머신러닝(기계학습) 관련 총 정리(머신러닝 정의, 지도학습, 비지도학습)

머신러닝(기계학습)에 대한 내용을 소개해보도록 하겠습니다. 이 게시물을 전체적으로 읽어주시면 머신러닝(기계학습)을 이해하게 될 것입니다. 머신러닝(기계학습)의 정보가 필요하신 분들은 모두 읽어주세요. 아래에서 공유해드리겠습니다.

 

 

머신러닝(기계학습) 관련정리 출처:유니티테크놀로지스

 

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머신러닝(기계학습) 관련 총 정리

 

1. 머신러닝 이란?

☞ 인공지능을 실현하는 기술 중 하나로 '기계'인 컴퓨터가 사람처럼 '학습'하는 것을 의미합니다. 머신러닝(기계학습)에는 사전에 답을 가르쳐주는 지도 학습과 인공지능이 스스로 답을 찾아내게 하는 비지도 학습이 있습니다. 아래에서 자세한 내용을 다루도록 하겠습니다. 또한, 인공지능은 손글씨를 자동 인식하는 기능이나 인터넷 쇼핑몰에서 구매 이력을 바탕으로 상품을 추천해주는 기능 등에 머신러닝이 사용되고 있습니다. 생각보다 많은 분야에서 사용되고 있습니다.

 

 

지도 학습

☞ 교사가 학생에게 지도하듯이 인간이 인공지능에게 정답을 지시하는 학습방법입니다. 가령 인공지능에게 강아지를 인식시키는 경우 강아지의 사진에 '이것은 강아지이다'라는 라벨을 붙여서 학습시킵니다. 지도 학습은 강아지가 사진에 어떤 모습으로 찍혔든 찾아내도록 할 때 등에 적합합니다.

 

비지도 학습

☞ 강아지를 인식시키는 방법을 예로 들면, 인공지능에 대량의 강아지 사진을 주고 인공지능이 여기에서 유사한 정보를 추출해 스스로 강아지를 인식하게 만다는 학습방법입니다. 비지도 학습은 정해진 정답이 없는 상태에서 데이터의 특징을 발견하거나 데이터를 그룹화할 때 등에 적합합니다.

 

 

2. 머신러닝(기계학습) 핵심 정리

• 컴퓨터에 데이터를 줘서 학습시키는, 인공지능을 실현하는 기술 중 하나
• 답을 표시한 데이터를 인공지능에 줘서 학습시키는 방법은 지도 학습
• 인공지능이 답이 없는 데이터에서 답을 찾아내도록 학습시키는 방법은 비지도 학습

 

 

 

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머신러닝(기계학습) 관련 정리를 전달해보았습니다. 도움이 되셨길 바랍니다. 추가적으로 필요하신 정보가 있다면 위의 글들을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다. 도움이 되셨다면 하트(공감), 댓글, 구독을 해주시면 저에게 보탬이 됩니다.